Wheelies сравнил бортовые вычислители для гражданских беспилотников и назвал пять факторов их выбора

Российский разработчик программного обеспечения для робототехники Wheelies (входит в корпорацию ITG) опубликовал исследование бортовых вычислителей для автономных беспилотников. Компания проанализировала семь платформ — от NVIDIA Jetson и Orange Pi до бортового блока на архитектуре RISC-V — и показала, почему выбор вычислителя только по пиковой производительности не отражает реальную работу беспилотника в гражданских задачах: инспекции ЛЭП и трубопроводов, мониторинге сельхозугодий, контроле строительных площадок.

Как правило, при выборе бортового компьютера ориентируются на показатель TOPS — количество триллионов операций в секунду, которое производитель указывает для нейроускорителя. Однако для беспилотника одновременно важны пять факторов: скорость конкретной нейросетевой модели, подготовка и обработка изображения, наличие аппаратного кодирования видео, энергопотребление и масса всей платы, а также зрелость программного обеспечения. Платформа, которая быстрее работает в тестах нейросети, может уступать по задержке передачи изображения оператору или по времени полета.

Так, плата на чипе RK3588 в официальном тесте обрабатывает 82,5 кадра в секунду, однако при полном цикле — от камеры до передачи данных по радиоканалу — показатель может составлять около 30 кадров в секунду. Отдельное внимание в исследовании уделено энергопотреблению: по расчетной модели, вычислитель мощностью 25 Вт сокращает время полета небольшого беспилотника с 20 до 16,7 минуты. При инспекции протяженных объектов это означает около 20 вылетов вместо 17 на каждые 100 км трассы.

Исследование основано на спецификациях производителей, публичных тестах, практических случаях из профессиональных сообществ и собственных стендовых измерениях компании. По его итогам Wheelies сформировал карту решений, которая помогает подобрать вычислительную архитектуру под ключевое ограничение проекта — массу, передачу изображения, энергопотребление или требования к нейросетевым моделям.

«Заказчику важен не сам вычислитель на борту, а результат, который система передает в рабочий процесс: ортофотоплан, перечень дефектов, отчет об обследовании. На практике проекты чаще ограничивают передача изображения, память, нагрев и зрелость программного обеспечения, чем нехватка вычислительной мощности. Поэтому при выборе платформы мы смотрим, как она работает на всем пути данных — от камеры до оператора, — и подбираем архитектуру под конкретную отраслевую задачу», — отметил Дмитрий Кузьма, генеральный директор Wheelies.

Исследование стало первым, аналитическим этапом спецпроекта Wheelies. На втором этапе компания проведет физический эксперимент и протестирует несколько вычислительных платформ на едином стенде в одинаковых условиях. Его результатом станет карта сценариев применения: какая архитектура подходит для задач с тяжелыми нейросетевыми моделями, передачи изображения, компактных беспилотников и многокамерных систем.

В Wheelies отмечают, что по мере перехода гражданских беспилотников от отдельных полетов к регулярным производственным операциям выбор вычислительной платформы становится частью архитектуры всей системы — наряду с программным обеспечением, каналами связи и интеграцией с ИТ-инфраструктурой предприятия. Полная версия исследования опубликована на сайте компании.